江海證券有限公司王萍

2024年是數據資源入表元年，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》指出，滿足特定條件的數據資源可以作為資產在報表中列示，為企業數據資源入表帶來了啟示。與此同時，證券行業對于數據資源入表工作愈加重視，推行數據資源入表既是大勢所趨，又富有挑戰。本文探索證券公司數據資源入表的可行路徑，旨在發揮會計核算職能，顯化數據資源的經濟價值。

一、引言

所謂數據資源入表，是將數據這一生產要素納入會計核算，反映在財務報告中。《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的出臺，為公司數據資源入表提供了路徑，引發了各界廣泛關注和探討，極大地激活了數據要素的活力。

值得注意的是，《暫行規定》還不是全面的“數據資源準則”，相關實踐尚處于探索階段，有關證券公司數據資源入表的理論研究也相對較少。如何有效管理和利用數據資源，將其納入會計核算體系，更加準確地反映公司財務狀況和經營成果，成為證券行業亟待解決的問題。本文從證券公司數據資源的特殊性和經濟價值出發，結合《暫行規定》中的相關會計處理，為證券公司數據資源入表提供參考路徑，并提出財務視角有關建議。

二、證券公司數據資源的特殊性

動態性

證券市場是價值直接交換的場所，能夠實時反映市場供求的變化和流動性，是高效運行的市場，相應地，證券公司的經濟活動是非常活躍的，機構內部及機構間數據交換頻繁。在全行業不斷數字化轉型升級的今天，證券公司需要掌握市場行情的快速變化，不斷獲取、更新數據，頻率更高、維度更廣、更及時準確的動態數據對于證券公司而言具有更大的價值。因此，證券公司的數據資源具有動態性，生命周期相對較短，其價值更具有時效性，新數據的出現、數據應用場景的變化可能導致數據資源的邊際價值遞減，甚至失去價值。

共益性

證券公司的數據資源具有共益性。同一數據，在保證數據安全的前提下，可以同時支持多個組織和個體使用，通過共享和互通，數據可以被反復使用，數據價值得以進一步挖掘。在數字化浪潮的推動下，證券行業整體數智化程度較高，在數據挖掘和使用上具有獨特優勢，數據的共益性或將成為證券公司數據價值挖掘的內核優勢，探索數據共享的發展模式，創造更多的交易機會，實現數據資源價值的最大化。

合規性

證券市場是風險直接交換的場所，作為市場的“看門人”，證券公司發揮著推動市場高質量發展的專業作用，承擔著保障投資者合法權益、維護國家金融安全的社會責任。2024年新“國九條”的提出將證券公司置于更加嚴格的監管環境，數據資源的管理、會計核算與披露也將成為審計和監管部門關注的重點，例如證券公司獲取和存儲的客戶數據，包括身份信息、交易記錄和信用狀況等，這類數據具有一定的敏感性，對安全處理、存儲、傳輸等活動有更高的合規要求。

三、證券公司數據資源入表的經濟價值

數據作為第五大生產要素，其經濟價值已經被各行業認可。數據資源入表，就是從財務角度認可數據資源產生的經濟利益，通過會計核算對數據資源進行可靠確認和計量，使其價值具象化。一方面，數據資源入表能夠展示證券公司的數字競爭優勢，幫助會計信息的使用者判斷數據資源對公司的重要性，做出科學合理的決策；另一方面，證券公司以充分釋放數據資源價值為目標，數據資源入表，可減少投入期費用計損益對利潤的一次性影響，提升公司盈利水平，同時增厚表內資產，更準確地反映資產負債結構，提升財務報表質量；此外，數據資源入表實現公司對數據持有權力的確認，可在一定程度上防范數據商業秘密被侵犯。

四、證券公司數據資源入表路徑

數據資產的確認

并非所有的數據都能入表，要辨析數據資源與數據資產的區別。參考中國信通院《數據資產化:數據資產確認與會計計量研究報告》，數據是客觀存在的資源，具有天然屬性，表現為對實物或數量方面的管理；數據資產代表所有者在一段時期內通過持有或使用該實體所生產的一項或系列經濟收益，具有經濟屬性。本文認為數據資產屬于財務領域的概念，數據資產確認就是確認哪些數據資源可以入表，以及作為何種資產入表。結合《暫行規定》的適用范圍來看，能夠入表的數據資源應符合資產的一般定義，判斷是否具備一定的權力(擁有或控制)、經濟利益流入的可能性、以及成本是否可靠計量三大原則。

首先，證券公司應基于業務流程識別數據資源，對全量數據進行盤點，分級分類建立數據資源目錄，初篩可存儲且能夠帶來經濟利益的數據資源，以保證后續數據入表的可操作性，這一過程可以借助分析模型和挖掘工具來提高數據識別的準確性和效率；然后，結合數據資源的持有目的、區分應用場景，評估數據資源的價值，貨幣化度量數據應用場景價值，進一步篩選出經濟利益流入的可能性gt;50%且成本能夠可靠計量的數據資源，將自用的數據資源及利用數據資源對外提供產品或服務的計入無形資產，將持有已備出售的數據資源計入存貨。本文認為，證券公司的數據資源通常符合自用或利用數據資源對外提供產品或服務的應用場景，并非完全轉讓數據資源的所有權，建議以無形資產形式入表，鑒于數據資源的獨特性質，應單獨設置數據資源二級科目，以區分傳統的無形資產如專利、著作權等。

初始計量

《暫行規定》關于數據資產的計量沒有突破現行的無形資產、存貨相關準則，公司取得資產的初始計量，除合并外，均以歷史成本計量。

對于作為無形資產核算的數據資源，如果來自外部采購，依據合同，其采購成本相對明確，初始確認成本包括采購成本及使資產達到預定用途所發生的數據處理等再加工成本；如果是伴生于內部運營系統，經過研發形成的數據資產，應按使資產達到預定用途所發生的實際支出計量，對數據處理過程中的各項支出予以歸集和分攤，將數據采集、整理階段發生的支出予以費用化，將后續加工、清洗、分析、挖掘、應用階段視為開發階段，開發階段開始資本化的時點為基于具體業務需求開始數據加工的時點。

后續計量

1.后續支出

為保持數據資源價值的持續性，公司需要對數據資源展開持續分析、挖掘，相關支出需要持續更新，對于數據運維存儲及安全成本投入等日常性支出確認為當期損益，滿足資本化條件的支出增加原有數據資源成本。

2.期末計量

作為無形資產確認的數據資源期末計量，涉及攤銷和減值兩個問題。數據資源的使用壽命具有不確定性，一般可設定為三至五年，依據合同約定或數據實際使用情況具體確定，考慮到數據資源的時效性，建議采取加速攤銷法。同時，充分考慮數據資源的期末市場價值，有合同約定的按合同價，減去交易過程中的相關稅費，與數據資源成本相比較確認減值金額，計入無形資產減值準備-數據資源減值準備科目。

3.資產處置

當數據資源預期不能為公司帶來經濟利益，則需要進行報廢或轉讓，終止資產的賬面價值，與所得價款的差計入當期損益(營業外支出或資產處置損益)。

信息披露

證券公司應對確認為無形資產的數據資源采取表內列示、報表附注披露和文本披露模式。針對《暫行規定》提出的自愿披露形式，證券公司可考慮定性+定量靈活披露，定性披露內容包括數據資源的應用場景、入表核算的合理性、數據質量安全信息等；定量披露內容包括形成數據資產的原始數據的規模、數據潛力測算、安全成本、關鍵技術和人才投入等。此外，對于尚不滿足入表條件的數據資源，可以自愿披露無法入表的原因等信息。

五、提高證券公司數據資源入表率的建議

對于證券公司而言，數據資源入表是順應數字化時代潮流的必然趨勢，《暫行規定》自2024年1月1日起施行，初步統一了核算規范，為證券公司數據資源入表提供了契機，但在業內全面實施落地仍需探索。提高證券公司數據資源入表率，建議采用“由點及面”的方式，即選取相對簡單的業務模式開展數據資源入表試點，再進行全面推廣。數據資源入表是一項系統性工程，涉及各業務條線，需要多方共同參與，建議重點從以下幾方面發力:

立足頂層設計，構建公司級數據管理體系

以充分發揮數據價值為核心理念，建立適應公司戰略發展和業務需求的數據管理體系。一方面，需要從公司層面對全域數據進行統籌管理，由技術部門牽頭，對接數據廠商，運用先進的算法和工具搭建數據標準化管理系統，打破數據分散在不同條線或部門的壁壘，并建立完善的數據管理制度，推動各部門按標準流程開展數據管理工作；另一方面，要求公司具備相應的數據管理人才，財務人員也應主動參與其中，提出數據管理的財務要求，從而將會計核算職能與系統、流程有機結合。

保證數據質量，強化數據入表規范性

保證數據質量是入表的前提，直接影響數據資源的應用效果，進而影響入表價值。首先，明確數據權屬問題，加強對數據資源的內部控制，培養員工的數據安全意識，確保在授權范圍內處理、使用數據，并通過數據加密、備份和恢復技術，防范數據泄露或丟失的系統性風險；其次，加強財務信息披露和監管，提高數據資源信息披露的透明度和可信度，增強投資者信心，促進公司穩健發展；然后，始終關注數據模型的準確度、確保數據價值評估和成本歸集可靠，避免入表資產價值虛高或重復確認，加強與專業機構合作，保證財務報表質量。

廣泛交流，探索數據共享模式

《金融科技發展規劃》提出金融數據要跨機構、跨地域、跨行業數據規范共享,證券公司在業內跨機構交流合作的基礎上，還應嘗試跨行業共享經驗和資源，推動數據共享和流通，不僅可以提高數據資源的利用效率，還可以促進金融創新和業務發展，拓展新的數據資源和應用場景。

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